pd.to_datetime 获取小时

要使用pd.to_datetime函数获取小时，你需要传递一个包含日期或时间的字符串或数组，并使用参数format指定日期/时间的格式。然后，可以通过访问.hour属性来获取小时。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 单个日期字符串转换为datetime对象
date_str = '2022-01-01 13:45:00'
date = pd.to_datetime(date_str, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
hour = date.hour
print(hour)  # 输出 13

# 多个日期字符串转换为datetime对象数组
date_strs = ['2022-01-01 13:45:00', '2022-02-03 09:30:00', '2022-03-15 18:20:00']
dates = pd.to_datetime(date_strs, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
hours = dates.hour
print(hours)  # 输出 [13, 9, 18]

在这个例子中，我们首先将单个日期字符串转换为datetime对象，然后通过访问.hour属性获取小时。接下来，我们将多个日期字符串转换为datetime对象数组，并通过访问.hour属性获取每个日期的小时。

相关问题

pd.to_datetime()怎么获取到日期

`pd.to_datetime()` 是 pandas 库中的一个函数，它用于将给定的参数转换为 pandas 的 Timestamp 对象。这个函数非常强大，可以处理多种不同格式的日期和时间字符串，并且可以处理缺失值。当你需要将日期或时间的字符串转换为 datetime 类型时，`pd.to_datetime()` 非常有用。

举个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设有一个日期字符串
date_str = '2023-03-14'

# 使用 pd.to_datetime() 将字符串转换为 datetime 对象
date_obj = pd.to_datetime(date_str)

# 打印结果
print(date_obj)

在这个例子中，字符串 `'2023-03-14'` 会被转换成一个 Timestamp 对象，你可以获取日期部分如下：

# 从 Timestamp 对象获取日期部分
date_only = date_obj.date()

# 打印日期部分
print(date_only)

输出将会是日期部分，例如 `2023-03-14`。

需要注意的是，`pd.to_datetime()` 默认将字符串解释为日期时间对象。如果只需要日期部分，可以进一步调用 `.date()` 方法获取。

#异常值处理 #可以看出有一些recently_logged时间和现在的时间很接近，有一些很远，因此可以将'--'进行进一步分析 #用户注册后未登录 #用户注册后就未退出登录 使用login中的最新登录信息进行替换 #因此考虑使用学习时间加上注册的时间作为其最近的登录时间，且设置一天学习8小时为上限 keys = login.groupby('user_id').login_time.max().index.tolist() values = login.groupby('user_id').login_time.max().values.tolist() login_time = {} for i in range(len(keys)): login_time[keys[i]] = values[i] u_2 = users[users.recently_logged != '--'] u_1 = users[users.recently_logged == '--'] for i in range(u_1.shape[0]): if u_1.iloc[i,0] in login_time.keys(): u_1.iloc[i,2] = pd.to_datetime(login_time[u_1.iloc[i,0]]) else: if pd.to_datetime(u_1.iloc[i,1]) + datetime.timedelta(days = int(u_1.iloc[i,5]) / 480) > pd.to_datetime('2020-06-18'): u_1.iloc[i,2] = pd.to_datetime('2020-06-18') print('修改为最新时间') else: u_1.iloc[i,2] = pd.to_datetime(u_1.iloc[i,1]) + datetime.timedelta(days = int(u_1.iloc[i,5] / 480)) users = pd.concat([u_1,u_2])。请解释一下上述python代码

这段代码是用于处理异常值的问题。它通过学习时间加上注册时间来估计用户最近的登录时间，并进行相应的处理。

首先，代码使用 `login` 数据框根据 `user_id` 进行分组，获取每个用户最新的登录时间，将其索引（`index`）转换为列表（`keys`），并将最新的登录时间值转换为列表（`values`）。

接下来，代码创建一个空字典 `login_time`，并通过循环将 `keys` 和 `values` 中的元素逐个添加到字典中，以构建用户最新登录时间的映射关系。

然后，代码根据条件筛选出 `recently_logged` 列不为 `'--'` 的行，存储在 `u_2` 中；同时筛选出 `recently_logged` 列为 `'--'` 的行，存储在 `u_1` 中。

接着，代码通过循环遍历 `u_1` 的每一行，判断其 `user_id` 是否在 `login_time` 字典的键中。如果存在，则将对应的最新登录时间赋值给 `u_1` 的相应位置；如果不存在，则根据注册时间和学习时间估算出最新登录时间，并赋值给 `u_1` 的相应位置。

最后，代码使用 `pd.concat()` 方法将经处理后的 `u_1` 和 `u_2` 合并为新的数据框，并赋值给 `users` 变量。

综上所述，这段代码的目的是处理异常值，通过学习时间加上注册时间来估计用户最近的登录时间，并将处理后的数据框重新赋值给 `users` 变量。